依据处理效应选择合适的处理方案是一个重要的科学问题，广泛应用于经济学、医学、智能科学等领域。多阶段试验的核心是因时因人制宜地选取处理以期回报达到最大。当前，基于一致性准则的研究主要囿于单阶段或低维情形。其苛求总体错判率最小使得最优动态处理机制通常存在过拟合现象。受金融和临床实践的启发，本项目区别对待二值处理的两种不同的错判模式，创造性地视其一欲保护的错判模式为需要防范的风险，并作为正则项引入其二欲优化的错判模式中以抑制过拟合，实现风险可控的目标组回报最大的目的。

物联网(Internet of Things， IoT)作为新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物， 因其高可靠性、低成本和高鲁棒性等优势，被广泛部署于电力监测、钢铁生产、装备制造、核电运行设备检测等场景。网络覆盖问题是智能物联网研究的核心问题之一。现有研究未充分挖掘节点的信息协同感测能力，未统筹考虑节点故障、恶意入侵、网络连通性等影响网络可靠性的因素，与实际应用场景尚有差距。本项目面向核工业中的核电生产管理关键应用，基于可信信息覆盖模型，结合人工智能框架下的深度强化学习、对比学习、图神经网络等理论和方法，研究智能物联网信息协同可靠覆盖问题。

本项目研究一类非光滑目标函数极值估计量渐近分布的建立方法。非光滑性来自于非光滑损失函数或神经网络的激活函数。这些函数可能具有扭结，包括但不局限于最小绝对偏差、分位数和Huber损失以及ReLU和leaky ReLU激活函数。这类问题涉及参数回归、非参数回归、半参数回归、条件矩约束模型、矩约束模型和神经网络非参数回归等计量模型的理论分析。

“连续任职不得超过六年”是中国独立董事任期制度的鲜明特征，但现有研究并未提供这一强制轮换政策治理效果的直接证据，更无对政策评价的一致结论。基于中国独特的制度背景，本课题围绕独立董事强制轮换有效性、轮换时点以及轮换后管理等系列问题展开系统性研究。（1）从独立董事个人和上市公司层面直接检验受强制轮换政策影响年份与其他年份、强制轮换与自愿轮换的治理效果差异，验证强制轮换政策的合理性与必要性，识别其具有的“行为”和“时点”上的双重治理效应；

项目聚焦于在全球化和大数据时代下的复杂技术进展特征，特别是中美技术周期的不同步性对我国研发资源配置的影响。面对国际战略竞争的激烈态势，尤其是在前沿科技领域，如人工智能（AI），该研究通过创新的计量经济学模型和大数据分析手段，揭示了技术进展错位对我国企业研发战略和风险管理的深远影响。

国家围绕双碳目标提出了“1+N”政策体系并持续快速迭代，全球碳中和格局下越来越多企业作出自身的碳中和承诺。本课题关注于企业碳中和承诺这一非常具有前沿性和研究价值的新趋势，从以下几个方面构建研究框架：（1）碳中和承诺的治理效应研究。当前企业的碳目标、实现路径、战略、管理措施和碳减排效益关联度较弱，公司对碳中和目标存在“治理缺失”，公司治理机制的变革是实现碳中和目标的应然要求，如“碳薪酬”的出现

一般而言，零售平台本身并不生产产品。因此，对于零售平台来说，需要解决的首要问题便是选择与上游制造商的合作方式，即销售模式。此外，为了能够更好的提升销售绩效，零售平台通常需要制定合理的推荐策略，并将合适的产品推荐给消费者。现有文献分别针对销售模式和推荐策略进行了一定的研究，但是忽略了两个问题本身之间的内在关联，更没有考虑消费者的搜索行为在其中扮演的重要作用。

气候变化已成为人类面临的重大全球性挑战。中国政府积极参与和推动全球气候治理，明确提出2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标，并将该目标纳入生态文明建设整体布局。以煤电为主导的电力行业是中国最大的碳排放部门，也与其他主要碳排放行业的节能减排息息相关。实现“双碳”目标迫切要求电力部门深度推进绿色低碳化进程，实施电源结构由煤电向可再生能源转型。电力行业也是严重局地污染的主要来源，在气候治理约束下进行的电源结构低碳转型将可以带来显著的居民健康协同收益。

目前，社会化媒体已成为人们工作、生活、社交、娱乐的重要渠道和媒介，并占据了人们的大量时间，在改变商业和日常生活的同时，也对人自身产生了影响。本项目计划在对社会化媒体使用场景描述维度和典型场景提炼的基础上，讨论社会化媒体使用对人们（不）耐心的影响机制，以及在营销情境中的效应。本项目提出，从社会化媒体使用时间和社会化媒体涉及种类两个维度出发，可以提炼出三种典型场景。

数字平台的发展一方面拓宽了游客建言的渠道，另一方面放大了游客建言的影响。如何借助数字平台更有效地获取与筛选游客建言，实现价值共创，成为旅游目的地服务系统的新挑战。基于此，本项目将探讨数字平台游客建言的生成路径、筛选机制及多层次响应。